Cloud vs. Edge

IoT-Basics: So funktioniert Edge Computing

| Autor / Redakteur: Filipe Martins und Anna Kobylinska / Jakob Schreiner

Bis 2025 schätzt man, dass eine Person am Tag fast 4.800 Kontakte mit einem IoT-Gerät haben wird – praktisch eine Interaktion alle 18 Sekunden.
Bis 2025 schätzt man, dass eine Person am Tag fast 4.800 Kontakte mit einem IoT-Gerät haben wird – praktisch eine Interaktion alle 18 Sekunden. (Bild: www.siemens.com/press)

Insbesondere für das IoT wird Edge Computing in der Zukunft zur unverzichtbaren Schlüsseltechnologie. Dieser Grundlagentext soll erläutern warum das so ist, die prinzipielle Funktionsweise erklären und eine Definition sowie einige Beispiele für den Einsatz des Computing-Systems geben.

Analysten sind sich einig: Das Datenvolumen wird in den nächsten zehn Jahren explodieren. Bereits im Jahr 2025 soll die Menge an Neu-Daten die 163 Zettabyte-Marke übersteigen, ein Äquivalent von 16 Milliarden der heute üblichen 12 TB großen HDDs. Die überwiegende Computing-Last tragen bisher konventionelle Datacenter. Hier wird das Gros der Daten verarbeitet, gesichert, verwaltet und bereitgestellt. Diese Datacenter konsolidieren massive Datenmengen, sind jedoch von den zunehmend verteilten und zum Teil auch mobilen Datenquellen quasi per Definition geografisch zu weit entfernt, um niedrige Latenzzeiten (Verzögerungs- oder Reaktionszeiten) zu garantieren.

Dabei wächst die Echtzeit-Relevanz neuer Daten noch schneller als die Datenmenge selbst. Die Kombination aus beidem – Datenmenge und geringe Latenzzeiten – zwingt das konventionelle Computing-Modell in die Knie. Dabei ist der Motor für das exponentielle Wachstum von Echtzeitdaten das IoT. Laut den Analysten der International Data Group (IDG) sollen bis 2019 etwa 43 Prozent der durch das IoT erzeugten Daten mit sogenannten Edge-Computing-Systemen am „Rande“ des Netzwerks verarbeitet werden, um die Datenflut überhaupt handhaben zu können.

Die Gesamtmenge an Echtzeitdaten explodiert.
Die Gesamtmenge an Echtzeitdaten explodiert. (Bild: IDC´s Data Age 2025 study, sponsored by Seagate)

Definition und Bedeutung für das IoT

Um den maximalen Nutzen aus dem IoT zu ziehen, wird Edge Computing zur unverzichtbaren Schlüsseltechnologie. Für ihre Funktionalität benötigen IoT-Geräte einen Großteil ihrer Sensordaten, danach werden diese aber obsolet. Edge Computing sortiert diese Daten ohne größere Verzögerung und nah am Ort der Entstehung vor. Nach der ersten Analyse löscht es echtzeitrelevante Daten und leitete nur noch die daraus abgeleiteten Erkenntnisse an den Server oder die Cloud weiter. Aus ihnen kann man auch später noch einen Nutzen ziehen. So hilft Edge Computing, konventionelle Computing-Systeme zu entlasten und gewährleistet, die für das IoT so wichtigen, geringen Latenzzeiten.

Der Motor für das exponentielle Wachstum von Echtzeitdaten ist das IoT.
Der Motor für das exponentielle Wachstum von Echtzeitdaten ist das IoT. (Bild: IDC´s Data Age 2025 study, sponsored by Seagate)

Edge Computing bildet also eine Zwischenschicht zwischen dem Kern-Rechenzentrum und der IoT-Sensorik der Endgeräte. Es hat zum Ziel, die Latenz zu minimieren, die Netzüberlastung zu verhindern und die reibungslose Funktionalität von kognitiven Systemen und anderen latenzsensiblen Anwendungen zu ermöglichen.

Edge Computing setzt Prioritäten

Wie bereits erwähnt unterscheiden Edge-Computing-Systeme zwischen „Wegwerfdaten“ und „kritische“ beziehungsweise „hyperkritsche“ Daten. IoT-fähige Geräte produzieren mit ihren Sensoren große Datenmengen. Beispielsweise erzeugt ein autonom fahrendes Auto pro Tag ein Datenvolumen von rund 4 Terabyte. Ein noch größeres Volumen erzeugen Flugzeuge. So sind in den Tragflächen eines Airbus A350 rund 6.000 Sensoren verbaut, die pro Tag rund 2,5 Terabyte an Daten liefern. Alleine die Sensorik in den Triebwerken misst 16 mal pro Sekunde rund 3.000 Parameter. So summieren sich die einzelnen Datenelemente auf rund 150 Millionen während eines Fluges, die analysiert werden wollen.

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Die Mehrheit dieser Informationen sind allerdings „Wegwerfdaten“, geprägt durch minimales oder gar fehlendes Potenzial für eine spätere Wiederverwendung. Das IoT-Gerät benötigt diese Daten zwar in Echtzeit zwecks sofortiger Entscheidungsfindung – danach aber nicht mehr.

Einem relevanten Anteil des neuen Datenaufkommens wird kritische bis hyperkritische Bedeutung und damit Echtzeitrelevanz zugeschrieben.
Einem relevanten Anteil des neuen Datenaufkommens wird kritische bis hyperkritische Bedeutung und damit Echtzeitrelevanz zugeschrieben. (Bild: IDC´s Data Age 2025 study, sponsored by Seagate)

Hier setzt das Edge-Konzept ein: Die Edge schaltet sich als eine hyper-responsive Vermittlerschicht zwischen cyber-physische Systeme auf der einen Seite und das Datacenter auf der anderen Seite. Angesichts der immensen Datenflut müssen die stets neu entstehenden Daten im Hinblick auf ihre Archivierung priorisiert werden. Edge Computing verschiebt die Datenverarbeitung an die „Randstelle“ des Netzwerks, um die Latenzzeiten zu minimieren und die Entstehung von Flaschenhälsen zu verhindern. Dank Edge Computing kann die Priorisierung der Weiterleitung der Daten direkt am Ort des Geschehens und daher in Echtzeit mit nur minimaler Netzwerkbelastung stattfinden.

Ergänzendes zum Thema
 
Zwischen diesen Datentypen wird unterschieden

Das Prinzip des Fog Computing

Das Fog ist im Endeffekt nichts anderes als ein Architekturmuster von Edge Computing auf Systemebene, welches mit spezialisierten Gateways und anderen Fog-Knotenpunkten aufwartet. Beim Edge-Computing-Modell werden die Daten direkt auf den Endgeräten selbst verarbeitet. Im industriellen Umfeld kommen dafür typischerweise die sogenannten PACs zum Einsatz (Programmable Automation Controllers). Geräte, die so klein sind wie Raspberry Pis, können die Datenverarbeitung für eine Vielzahl von „smarten“ IoT-Endpunkten bewerkstelligen – nur lässt sich ihre Leistung kaum skalieren und damit auch ihre kontinuierliche Verfügbarkeit kaum gewährleisten.

Schematische Darstellung eines Fog-Computing-Systems.
Schematische Darstellung eines Fog-Computing-Systems. (Bild: Cloud and Fog/Edge computing / Zhoobinjalili / CC BY-SA 4.0)

Als Antwort auf diese Herausforderungen ist das Konzept von Fog Computing entstanden. Das Fog-Computing-Modell sieht den Einsatz eines externen Knotens oder Gateways für die Endgeräte vor, der ihre Leistung steuert und erweitert. Fog-Architekturen verteilen die Ressourcen und Dienste von Compute, Speicher, Steuerung und Vernetzung entlang eines Kontinuums von der Cloud im Datacenter zu den einzelnen IoT-Endgeräten und ihrer Sensorik, um die Geschwindigkeit der Datenverarbeitung an strategischen Punkten zu beschleunigen und die Entscheidungsfindung in Echtzeit zu ermöglichen. Fog-zentrische Architekturen widmen sich einer definierten Teilmenge von Geschäftsproblemen, die sich mit herkömmlichen Cloud-basierten Architekturen oder intelligenten Edge-Geräten alleine nicht bewerkstelligen lassen.

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